链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence

给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长公共子序列。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。
例如,"ace" 是 "abcde" 的子序列,但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。

若这两个字符串没有公共子序列,则返回 0。

示例 1:

输入:text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出:3
解释:最长公共子序列是 "ace",它的长度为 3。
示例 2:

输入:text1 = "abc", text2 = "abc"
输出:3
解释:最长公共子序列是 "abc",它的长度为 3。
示例 3:

输入:text1 = "abc", text2 = "def"
输出:0
解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0。

提示:

1 <= text1.length <= 1000
1 <= text2.length <= 1000
输入的字符串只含有小写英文字符。

这道题用动态规划的方法来解,我们开一个二维数组 dp[i][j] 来存储状态,表示text1的前i个字符与text2的前j个字符的最长公共子序列。那么它的值应当有如下情况。

如果text1的第i个字符与text2的第j个字符相同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1

如果text1的第i个字符与text2的第j个字符不同,那么dp[i][j] = max(dp[i-1][j] , dp[i][j-1]). 因为已经知道第i个和第j个完全不同了,所以不用让它们都往前走了,只让text2走到j,或者只让text1走到i,就足够了。然后比较哪种结果最大,因为求的是最长公共子序列嘛,所以取最大值。

状态的转变就是这样,要注意的是,因为下标会取到dp[i-1][j-1],所以在循环时要从1开始,而不是0.

c++代码如下:

 class Solution {
public:
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
vector<vector<int>> dp(text1.length() + , vector<int>(text2.length() + ));
for(int i = ; i < text1.length() + ; i++){
for(int j = ; j < text2.length() + ; j++){
if(text1[i-] == text2[j-]) dp[i][j] = dp[i-][j-] + ;
else dp[i][j] = max(dp[i-][j], dp[i][j-]);
}
}
return dp.back().back();
}
};

LeetCode 1143 最长公共子序列的更多相关文章

  1. [LeetCode每日一题]1143. 最长公共子序列

    [LeetCode每日一题]1143. 最长公共子序列 问题 给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度.如果不存在 公共子序列 ,返回 0 . 一个字符串 ...

  2. 1. 线性DP 1143. 最长公共子序列

    最经典双串: 1143. 最长公共子序列 (LCS)  https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence/submissions/ ...

  3. 【LeetCode】最长公共子序列

    [问题]给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子串,并返回其长度.例如:A = "HelloWorld"B = "loop"则A与B的最 ...

  4. 从最长公共子序列问题理解动态规划算法(DP)

    一.动态规划(Dynamic Programming) 动态规划方法通常用于求解最优化问题.我们希望找到一个解使其取得最优值,而不是所有最优解,可能有多个解都达到最优值. 二.什么问题适合DP解法 如 ...

  5. 子序列 sub sequence问题,例:最长公共子序列,[LeetCode] Distinct Subsequences(求子序列个数)

    引言 子序列和子字符串或者连续子集的不同之处在于,子序列不需要是原序列上连续的值. 对于子序列的题目,大多数需要用到DP的思想,因此,状态转移是关键. 这里摘录两个常见子序列问题及其解法. 例题1, ...

  6. 【python】Leetcode每日一题-最长公共子序列

    [python]Leetcode每日一题-最长公共子序列 [题目描述] 给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度.如果不存在 公共子序列 ,返回 0 . ...

  7. Java实现 LeetCode 583 两个字符串的删除操作(求最长公共子序列问题)

    583. 两个字符串的删除操作 给定两个单词 word1 和 word2,找到使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数,每步可以删除任意一个字符串中的一个字符. 示例: 输入: " ...

  8. 用python实现最长公共子序列算法(找到所有最长公共子串)

    软件安全的一个小实验,正好复习一下LCS的写法. 实现LCS的算法和算法导论上的方式基本一致,都是先建好两个表,一个存储在(i,j)处当前最长公共子序列长度,另一个存储在(i,j)处的回溯方向. 相对 ...

  9. 动态规划之最长公共子序列(LCS)

    转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/ LCS 问题描述 定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 ...

随机推荐

  1. zabbix+grafana使用

    参照文档 https://blog.csdn.net/xiegh2014/article/details/54928883

  2. 正则表达式——推荐使用 Unicode 编码

      常见的正则表达式的文档都是关于英文(ASCII字符)的,英文开发者通常也只需要处理ASCII字符,不需要处理中文这类多字符的字符.不过,依照李处ASCII字符的方式处理中文字符,就有可能出错.   ...

  3. CSS3—— 多列 用户界面 图片 按钮

    多列 将文本内容设计成像报纸一样的多列布局 多列创建 间隙 列边框 边框颜色+宽度 指定列的宽度 指定元素跨越多少列 用户界面 由用户调整元素大小[谷歌浏览器等] 以确切的方式定义适应某个区域的具体内 ...

  4. 【HANA系列】SAP HANA数据处理的理解与分析一

    公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列]SAP HANA数据处理的理解与 ...

  5. LeetCode算法题-Most Common Word(Java实现)

    这是悦乐书的第321次更新,第342篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第190题(顺位题号是819).给定一个段落和一组禁止词,返回不在禁止词列表中的最常用词 ...

  6. C语言第九周编程作业

        这个作业属于哪个课程 C语言程序设计 这个作业的要求在哪里 https://pintia.cn/problem-sets/1120145772099268608 我在这个课程的目标是 了解结构 ...

  7. 我在拼多多百亿补贴时买了个MAC probook16G苹果笔记本电脑用来写代码,有图有真相,靠谱吗?

    在拼多多买了拼了个MACBOOK pro,有点担心质量问题,商家承诺有电子普票,有大哥在上面买过贵重物品吗?欢迎评论留言交流

  8. [Web 前端] 022 js 的基本数据类型及使用

    1. Javascript 基本数据类型 1.1 分类 类型 释义 boolean 布尔类型,分 true 与 false number 整型,浮点型 string 字符类型 object 对象类型 ...

  9. Mybatis-学习笔记(5)动态SQL

    1.Mybatis采用功能强大的基于ONGL的表达式来完成动态SQL. 2.ONGL常用的元素有: 1>if <if test="id != null "> an ...

  10. Lucky Boy

    Lucky Boy Problem Description Recently, Lur have a good luck. He is also the cleverest boy in his sc ...